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  • 如何將按鈕與樹莓派pico連接起來

    在我之前的教程“Raspberry Pi Pico入門”中，我一步一步地教你如何開始使用Raspberry Pi Pico，編程Pico板需要哪些軟件或IDE，以及最重要的部分，即如何在Pico上安裝Micro Python。我還向您展示了如何用樹莓派pico閃爍板上和外部LED。在今天的教程中，我將教你如何將按鈕與樹莓派pico連接起來。

  • 如何通過Raspberry Pi Pico W發(fā)送AT命令從A9G板撥打電話

    本指南探討了樹莓派Pico W和A9G板的無縫集成，將微控制器的多功能性與GSM/GPRS/GPS模塊的強大功能相結(jié)合?；赗P2040芯片的Raspberry Pi Pico W為各種項目提供了一個強大的平臺。同時，A9G板還為項目賦予了短信發(fā)送、呼叫和GPS跟蹤等功能。通過連接這兩個設(shè)備，創(chuàng)作者可以制定從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用到遠程監(jiān)控系統(tǒng)的創(chuàng)新解決方案。

  • 一起220kv變壓器差動速斷保護動作事故的原因分析及處理

    變壓器作為電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵電氣設(shè)備 ,其安全穩(wěn)定運行對電網(wǎng)可靠性至關(guān)重要 。差動保護作為變壓器內(nèi)部故障的主保護 ,在現(xiàn)場實際運行中觸發(fā)動作的原因復雜多樣。現(xiàn)針對某電廠220 kV主變壓器高壓側(cè)C相差動保護動作事故 ,通過詳細的故障排查和解體分析 , 發(fā)現(xiàn)主變壓器C相環(huán)氧浸紙電容式套管存在絕緣缺陷 ,導致導桿對末屏電容放電引發(fā)短路。事故處理過程中采用了油質(zhì)檢測 、套管解體檢查 、變壓器清洗換油等措施 , 最終確認故障原因可能是套管制造工藝缺陷與在線檢測裝置安裝不當共同作用所致 ?；谑鹿史治?,提出了加強套管質(zhì)量管控、完善在線監(jiān)測系統(tǒng)管理、優(yōu)化預防性試驗等防范措施 , 為 同類型變壓器的隱患排查及運行維護提供了重要參考。

  • 如何使用樹莓派Pico制作Otto機器人

    這個項目是關(guān)于Otto機器人使用樹莓派Pico。Otto機器人是用樹莓派Pico制作的，是一個緊湊的互動式人形機器人，專為娛樂和學習而設(shè)計。它配備了伺服電機、PCA9685 PWM驅(qū)動器和超聲波傳感器，可以執(zhí)行打招呼、行走、跳舞和躲避障礙物等動作。它的穩(wěn)定電源由LM7805集成電路調(diào)節(jié)的9V電池保證。

  • 跟網(wǎng)型與構(gòu)網(wǎng)型變流器在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

    隨著電力電子變換器在電力系統(tǒng)中的大量應(yīng)用 , 系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性面臨挑戰(zhàn) ,傳統(tǒng)的跟網(wǎng)型控制難以在大擾動情況下保持系統(tǒng)電壓和頻率穩(wěn)定。鑒于此 ,對構(gòu)網(wǎng)型變流器控制結(jié)構(gòu)進行了研究 ,并對比分析了兩種不同結(jié)構(gòu)的變流器控制方法。最后 ,通過試驗驗證了不同工況下跟網(wǎng)型與構(gòu)網(wǎng)型變流器的控制性能。

  • 鋰離子電池極片輥壓生產(chǎn)線的總體設(shè)計與研究

    鋰離子電池極片制備是鋰電池生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié) ,極片輥壓作為極片制備的關(guān)鍵工序?qū)μ嵘龢O片能量密度 、保證極片厚度一致性發(fā)揮著重要作用 。通過對鋰離子電池極片輥壓工藝進行分析 ,初步設(shè)計了鋰離子電池極片輥壓生產(chǎn)線 ,并確定了輥壓生產(chǎn)線核心設(shè)備輥壓機的基本結(jié)構(gòu)與核心參數(shù) 。所設(shè)計的鋰離子電池極片輥壓生產(chǎn)線有助于提高鋰離子電池極片輥壓質(zhì)量 ,對進一步提高鋰電池的品質(zhì)具有重要意義。

  • 變電站自動化監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用分析

    某供電系統(tǒng)變電站的巡檢機器人只具備簡單的視頻監(jiān)控功能 ,難以對變電站的實際運行狀態(tài)進行準確判斷 。鑒于此 ,提出一種新的變電站智慧立體巡檢模式 ,在現(xiàn)有變電站監(jiān)控系統(tǒng)基礎(chǔ)上 ,設(shè)計了新的視覺監(jiān)測 、音頻監(jiān)測及智慧決策平臺 。目前該系統(tǒng)已在供電系統(tǒng)變電站投入應(yīng)用 ,實現(xiàn)了對變電站的無人化值守。

  • 使用樹莓派Pico構(gòu)建了GPS車輛跟蹤器

    使用樹莓派Pico， SIM800L GSM模塊和Neo-6M GPS接收器構(gòu)建一個專業(yè)的基于GPS的車輛跟蹤系統(tǒng)。該項目通過短信和谷歌地圖實時跟蹤車輛位置，即使在連接較差的情況下也能提供可靠的性能。完美的物聯(lián)網(wǎng)，車輛監(jiān)控和資產(chǎn)跟蹤應(yīng)用程序，所有在MicroPython中使用Thonny IDE編程。

  • 分體式飛行汽車飛行模態(tài)對接系統(tǒng)設(shè)計與驗證

    針對分體式飛行汽車飛行器與乘客艙模塊間安全 、高效對接的工程需求 ,設(shè)計了一種適用于分體式飛行汽車飛行模態(tài)的自主對接系統(tǒng) 。基于被動導引與冗余鎖緊原理 ,通過So1idworks構(gòu)建三維模型 ,設(shè)計包含錐形導引裝置和四組對稱滑塊鎖緊機構(gòu)的對接系統(tǒng);借助ANSYS Workbench對關(guān)鍵部件主動端滑塊展開靜力學分析 ,驗證強度與形變可靠性 。結(jié)果表明 ,在單組滑塊失效的極限工況下 ,結(jié)構(gòu)強度與剛度均滿足設(shè)計要求 。該方案通過機械型面幾何約束與冗余結(jié)構(gòu)設(shè)計 , 突破了現(xiàn)有對接技術(shù)對傳感器精度的高依賴 , 為分體式飛行汽車模塊間自主對接提供了可靠性高、輕量化的技術(shù)解決方案。

  • 使用ESP32和Rust創(chuàng)建自己的AI語音代理

    如今，語音人工智能助手無處不在，但大多數(shù)都是基于專有模型和云服務(wù)，幾乎沒有機會探索它們的實際工作原理。使用EchoKit，您可以在ESP32板上構(gòu)建自己的本地語音AI助手-完全開源，教育和可定制。

  • 基于四旋翼平臺的分體式陸空兩棲機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計與力學分析

    為滿足復雜地形環(huán)境下的偵察與任務(wù)執(zhí)行需求 , 提出一種基于四旋翼飛行平臺的分體式陸空兩棲機器人設(shè)計方案。該系統(tǒng)由飛行器、地面機器人及對接機構(gòu)三部分組成 , 能夠?qū)崿F(xiàn)模塊自由組合與分離 , 兼具空地雙域機動能力?，F(xiàn)完成了總體結(jié)構(gòu)設(shè)計 ,對接機構(gòu)采用類錐桿結(jié)構(gòu) ,保障弱撞擊條件下的可靠對接;針對飛行器與對接裝置進行有限元分析 ,驗證了結(jié)構(gòu)安全性與設(shè)計合理性。

  • 中央空調(diào)管道清潔機器人的創(chuàng)新設(shè)計與分析

    隨著城市化進程的加速及人們對生活品質(zhì)追求的提升 , 中央空調(diào)在大型公共場所的應(yīng)用 日益廣泛 , 因而其管道清潔問題愈發(fā)突出 。傳統(tǒng)清潔方式存在諸多弊端 ,難以滿足現(xiàn)代清潔需求 。針對該問題 ,創(chuàng)新設(shè)計了一種中央空調(diào)管道清潔機器人 ,通過靜應(yīng)力分析驗證關(guān)鍵部件的可靠性、機械結(jié)構(gòu)設(shè)計的合理性和功能能否實現(xiàn)。該機器人集成六大核心部件 , 融合雙輪驅(qū)動同步帶式移動小車、獨立驅(qū)動毛刷清掃機構(gòu)等先進技術(shù) ,具備適應(yīng)復雜管道環(huán)境的能力 ,并通過信息采集反饋系統(tǒng)與PLC上下位機控制系統(tǒng)實現(xiàn)智能化作業(yè) , 為 中央空調(diào)管道清潔提供了高效 、安全 、環(huán)保的新方案 , 對改善室內(nèi)環(huán)境 、保障公共健康意義重大。

  • DIY迷你UPS WiFi路由器：使路由器在停電期間供電

    在鄉(xiāng)村和城鎮(zhèn)，停電是每天都要面對的挑戰(zhàn)，首當其沖的就是Wi-Fi路由器。這意味著在線課程沒有互聯(lián)網(wǎng)，沒有工作電話，沒有流媒體，也沒有與外界的交流。對于像我這樣的學生來說，這不僅僅是一種不便，而是一種障礙。

  • 基于邊緣計算和高斯混合模型的公交車司機

    公交車是許多市民出行的首選交通工具 ,如果公交車司機健康狀況不佳 ,可能會帶來嚴重的安全問題 。鑒于此 ,討論了基于邊緣計算技術(shù)和高斯混合模型算法的公交車司機健康管理系統(tǒng)的設(shè)計思路與實現(xiàn)方法 。該系統(tǒng)可以通過邊緣計算較好地解決大量司機健康數(shù)據(jù)快速分析處理的問題 , 同時考慮到司機個體健康數(shù)據(jù)的差異和在不同工作狀態(tài)下的健康數(shù)據(jù)會有較大波動 ,采用高斯混合模型算法 ,建立每位司機的動態(tài)報警閾值 ,提升了報警的準確度 , 降低了誤報率 。該系統(tǒng)降低了公交車司機在崗異常的風險 , 為保障市民安全出行提供了支撐 ,有一定的推廣價值。

  • 基于“樹莓派”的智能垃圾分類系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

    針對城市生活垃圾前端分類效率低下、人工依賴度高的行業(yè)痛點 , 融合機器視覺與嵌入式控制技術(shù) ,構(gòu)建智能垃圾分類系統(tǒng)解決方案。以樹莓派4B為核心計算平臺 ,搭建包含圖像采集、目標檢測、機電控制與狀態(tài)監(jiān)測的硬件架構(gòu) ,采用YOLOv5S目標檢測算法實現(xiàn)可回收物、有害垃圾、廚余垃圾及其他垃圾四分類識別 。系統(tǒng)集成超聲波測距與壓力傳感技術(shù)實現(xiàn)垃圾桶滿溢檢測 ,結(jié)合模糊控制算法優(yōu)化機電執(zhí)行邏輯 。經(jīng)1 200 h連續(xù)運行測試 , 復雜場景分類準確率達91. 2% ,誤報率控制在1. 8%以內(nèi) 。研究成果為中小型社區(qū)、校園等場景提供了高可靠性智能化垃圾分類解決方案 ,對推動垃圾分類技術(shù)工程化應(yīng)用具有一定的參考價值。

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